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Dataset statistics

Number of variables20
Number of observations443
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Variable types

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Alerts

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scraping_date has constant value "2025-01-08 16:08:38.882939+00:00" Constant
Dataset has 10 (2.3%) duplicate rowsDuplicates
article_date_modified has 94 (21.2%) missing values Missing
article_category is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
days_since_published has 9 (2.0%) zeros Zeros

Reproduction

Analysis started2025-01-08 16:08:39.288220
Analysis finished2025-01-08 16:08:45.488276
Duration6.2 seconds
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Download configurationconfig.json

Variables

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The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

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Sample

1st rowcomment-etre-sur-de-trouver-un-emploi-dans-les-plus-brefs-delais
2nd rowcomment-optimiser-sa-formation-pour-travailler-le-week-end
3rd rowles-fonctionnalites-meconnues-diprof-lille-a-decouvrir
4th rowpourquoi-le-drp-est-crucial-pour-une-strategie-rh-aboutie
5th rowcv-australien-efficace-conseils-et-exemple-pour-reussir
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saisir-les-meilleures-opportunites-comment-denicher-une-offre-demploi-en-dordogne 9
 
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comment-etre-sur-de-trouver-un-emploi-dans-les-plus-brefs-delais 9
 
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comment-optimiser-sa-formation-pour-travailler-le-week-end 9
 
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22.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
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Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 4088
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5.4%
l 1377
 
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Other values (26) 6439
22.8%
Distinct363
Distinct (%)81.9%
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Missing (%)0.0%
Memory size177.3 KiB
2025-01-08T17:08:46.910552image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

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Characters and Unicode

Total characters37370
Distinct characters90
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique353 ?
Unique (%)79.7%

Sample

1st rowComment être sûr de trouver un emploi dans les plus brefs délais ? - My Beautiful Job
2nd rowComment optimiser sa formation pour travailler le week-end ? - My Beautiful Job
3rd rowLes fonctionnalités méconnues d'iProf Lille à découvrir - My Beautiful Job
4th rowPourquoi le DRP est crucial pour une stratégie RH aboutie - My Beautiful Job
5th rowCV australien efficace : conseils et exemple pour réussir - My Beautiful Job
ValueCountFrequency (%)
781
 
12.5%
job 430
 
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my 428
 
6.9%
beautiful 428
 
6.9%
les 198
 
3.2%
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2.7%
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2.6%
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2.0%
formation 107
 
1.7%
et 93
 
1.5%
Other values (1020) 3318
53.2%
2025-01-08T17:08:47.749717image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

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4.9%
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Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 37370
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Most frequent character per block

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ValueCountFrequency (%)
5777
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Characters and Unicode

Total characters276561
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Distinct categories1 ?
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Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique353 ?
Unique (%)79.7%

Sample

1st rowVous voulez trouver un emploi rapidement ? Découvrez la démarche à suivre.
2nd rowTravailler le week-end devient une réalité pour de nombreux professionnels. Face à cette tendance, il est important de repenser sa formation pour s’adapter à ce rythme particulier. Intégrer des compétences spécifiques, telles que la gestion du stress et l’organisation efficace, peut faire toute la différence. L’autoapprentissage en ligne et les formations courtes et ciblées permettent de gagner en flexibilité. Il est aussi bénéfique de se tourner vers des plateformes offrant des cours modulables, compatibles avec un emploi du temps chargé. L’objectif est de rester agile et performant, tout en préservant un équilibre entre vie professionnelle et personnelle. A voir aussi […]
3rd rowL’interface iProf Lille, bien connue des enseignants, recèle des trésors souvent ignorés. Si beaucoup l’utilisent pour consulter leurs affectations ou leurs bulletins de salaire, peu explorent les outils de gestion de carrière qu’elle propose. Par exemple, la rubrique ‘Mon développement professionnel’ permet de suivre ses formations, d’accéder à des ressources pédagogiques et même de planifier des entretiens de carrière personnalisés. Un autre aspect peu exploité est la section ‘Mobilité’ qui offre des informations détaillées sur les possibilités de mutation et de détachement, facilitant ainsi la gestion des parcours professionnels. Ces fonctionnalités, bien que méconnues, peuvent grandement améliorer l’expérience utilisateur et […]
4th rowGérer les talents et optimiser les performances des employés est essentiel pour toute entreprise souhaitant rester compétitive. Le Développement des Ressources Professionnelles (DRP) joue un rôle clé dans cette dynamique. En investissant dans des programmes de formation continue et en offrant des opportunités de croissance, les employeurs peuvent non seulement fidéliser leurs collaborateurs, mais aussi attirer de nouveaux talents. Un DRP efficace permet aussi de s’adapter aux évolutions du marché et aux nouvelles technologies. Les employés formés et motivés sont plus aptes à relever les défis et à innover, ce qui contribue directement à la réussite de l’entreprise. Lire également […]
5th rowSur le marché de l’emploi australien, la concurrence peut être féroce et attirer l’attention des recruteurs est primordial. Un CV australien efficace doit être structuré de manière à mettre en évidence les compétences et l’expérience pertinente de manière concise. Il faut comprendre les particularités locales de la rédaction d’un CV, notamment l’importance de la simplicité, de la clarté et de l’adaptation à chaque offre d’emploi. Afin de guider les candidats dans cette démarche, des conseils avisés et un exemple concret peuvent s’avérer être des outils précieux pour décrocher un entretien. Plan de l'articleStructurer son CV australien : les rubriques incontournablesAdapter […]
ValueCountFrequency (%)
de 2268
 
5.5%
et 1099
 
2.7%
les 1093
 
2.7%
des 989
 
2.4%
la 977
 
2.4%
en 810
 
2.0%
à 788
 
1.9%
pour 758
 
1.8%
le 726
 
1.8%
un 653
 
1.6%
Other values (5137) 30890
75.2%
2025-01-08T17:08:49.357533image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

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Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
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100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
40490
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e 34285
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s 19234
 
7.0%
n 17704
 
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t 16360
 
5.9%
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i 15813
 
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o 13786
 
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u 11949
 
4.3%
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Most occurring scripts

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(unknown)
ValueCountFrequency (%)
40490
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n 17704
 
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t 16360
 
5.9%
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5.2%
o 13786
 
5.0%
u 11949
 
4.3%
Other values (100) 76633
27.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 276561
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
40490
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e 34285
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5.8%
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5.7%
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5.2%
o 13786
 
5.0%
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4.3%
Other values (100) 76633
27.7%
Distinct187
Distinct (%)42.2%
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Missing (%)0.0%
Memory size82.2 KiB
Minimum2020-10-13 00:00:00+00:00
Maximum2025-01-08 00:35:00+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-08T17:08:49.620588image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-08T17:08:49.909813image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_date_modified
Date

Missing 

Distinct291
Distinct (%)83.4%
Missing94
Missing (%)21.2%
Memory size82.2 KiB
Minimum2021-02-05 23:40:24+00:00
Maximum2025-01-05 14:28:38+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-08T17:08:50.168955image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-08T17:08:50.439015image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_author
Categorical

Distinct18
Distinct (%)4.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size102.8 KiB
Watson
223 
Justin005
36 
Lynda
34 
smartuser
26 
Nico
24 
Other values (13)
100 

Length

Max length10
Median length6
Mean length6.5530474
Min length4

Characters and Unicode

Total characters2903
Distinct characters41
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique3 ?
Unique (%)0.7%

Sample

1st rowLynda
2nd rowWatson
3rd rowWatson
4th rowWatson
5th rowWatson

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Watson 223
50.3%
Justin005 36
 
8.1%
Lynda 34
 
7.7%
smartuser 26
 
5.9%
Nico 24
 
5.4%
Tangi 20
 
4.5%
Rodrigue 19
 
4.3%
Emmanuel 17
 
3.8%
Ibrahim006 11
 
2.5%
Vero002 9
 
2.0%
Other values (8) 24
 
5.4%

Length

2025-01-08T17:08:50.694390image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
watson 223
50.3%
justin005 36
 
8.1%
lynda 34
 
7.7%
smartuser 26
 
5.9%
nico 24
 
5.4%
tangi 20
 
4.5%
rodrigue 19
 
4.3%
emmanuel 17
 
3.8%
ibrahim006 11
 
2.5%
vero002 9
 
2.0%
Other values (8) 24
 
5.4%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 348
12.0%
n 341
11.7%
s 318
11.0%
t 295
10.2%
o 283
9.7%
W 223
 
7.7%
0 130
 
4.5%
i 125
 
4.3%
u 98
 
3.4%
r 93
 
3.2%
Other values (31) 649
22.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2903
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 348
12.0%
n 341
11.7%
s 318
11.0%
t 295
10.2%
o 283
9.7%
W 223
 
7.7%
0 130
 
4.5%
i 125
 
4.3%
u 98
 
3.4%
r 93
 
3.2%
Other values (31) 649
22.4%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2903
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 348
12.0%
n 341
11.7%
s 318
11.0%
t 295
10.2%
o 283
9.7%
W 223
 
7.7%
0 130
 
4.5%
i 125
 
4.3%
u 98
 
3.4%
r 93
 
3.2%
Other values (31) 649
22.4%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2903
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 348
12.0%
n 341
11.7%
s 318
11.0%
t 295
10.2%
o 283
9.7%
W 223
 
7.7%
0 130
 
4.5%
i 125
 
4.3%
u 98
 
3.4%
r 93
 
3.2%
Other values (31) 649
22.4%
Distinct363
Distinct (%)81.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size173.1 KiB
2025-01-08T17:08:51.204687image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length164
Median length95
Mean length66.860045
Min length24

Characters and Unicode

Total characters29619
Distinct characters87
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique353 ?
Unique (%)79.7%

Sample

1st row Comment être sûr de trouver un emploi dans les plus brefs délais ?
2nd row Comment optimiser sa formation pour travailler le week-end ?
3rd row Les fonctionnalités méconnues d’iProf Lille à découvrir
4th row Pourquoi le DRP est crucial pour une stratégie RH aboutie
5th row CV australien efficace : conseils et exemple pour réussir
ValueCountFrequency (%)
353
 
7.8%
les 196
 
4.3%
de 169
 
3.7%
pour 165
 
3.6%
en 123
 
2.7%
formation 107
 
2.4%
le 94
 
2.1%
comment 91
 
2.0%
et 90
 
2.0%
la 85
 
1.9%
Other values (1010) 3052
67.4%
2025-01-08T17:08:52.048415image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
4504
15.2%
e 3465
11.7%
r 2001
 
6.8%
s 1941
 
6.6%
n 1810
 
6.1%
o 1803
 
6.1%
i 1750
 
5.9%
t 1478
 
5.0%
a 1420
 
4.8%
l 1268
 
4.3%
Other values (77) 8179
27.6%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 29619
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
4504
15.2%
e 3465
11.7%
r 2001
 
6.8%
s 1941
 
6.6%
n 1810
 
6.1%
o 1803
 
6.1%
i 1750
 
5.9%
t 1478
 
5.0%
a 1420
 
4.8%
l 1268
 
4.3%
Other values (77) 8179
27.6%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 29619
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
4504
15.2%
e 3465
11.7%
r 2001
 
6.8%
s 1941
 
6.6%
n 1810
 
6.1%
o 1803
 
6.1%
i 1750
 
5.9%
t 1478
 
5.0%
a 1420
 
4.8%
l 1268
 
4.3%
Other values (77) 8179
27.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 29619
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
4504
15.2%
e 3465
11.7%
r 2001
 
6.8%
s 1941
 
6.6%
n 1810
 
6.1%
o 1803
 
6.1%
i 1750
 
5.9%
t 1478
 
5.0%
a 1420
 
4.8%
l 1268
 
4.3%
Other values (77) 8179
27.6%

article_category
Unsupported

Rejected  Unsupported 

Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size106.4 KiB

article_views
Real number (ℝ)

Distinct333
Distinct (%)75.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1316.6433
Minimum12
Maximum2816
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size82.2 KiB
2025-01-08T17:08:52.290014image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum12
5-th percentile21
Q1727
median1229
Q32061.5
95-th percentile2602
Maximum2816
Range2804
Interquartile range (IQR)1334.5

Descriptive statistics

Standard deviation806.24478
Coefficient of variation (CV)0.61234866
Kurtosis-0.94395718
Mean1316.6433
Median Absolute Deviation (MAD)653
Skewness0.1140611
Sum583273
Variance650030.65
MonotonicityNot monotonic
2025-01-08T17:08:52.518068image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
2591 9
 
2.0%
12 9
 
2.0%
2255 9
 
2.0%
21 9
 
2.0%
19 9
 
2.0%
2772 9
 
2.0%
2602 9
 
2.0%
2816 9
 
2.0%
22 9
 
2.0%
2573 9
 
2.0%
Other values (323) 353
79.7%
ValueCountFrequency (%)
12 9
2.0%
19 9
2.0%
21 9
2.0%
22 9
2.0%
45 1
 
0.2%
56 1
 
0.2%
68 1
 
0.2%
81 1
 
0.2%
87 1
 
0.2%
110 1
 
0.2%
ValueCountFrequency (%)
2816 9
2.0%
2772 9
2.0%
2602 9
2.0%
2591 9
2.0%
2573 9
2.0%
2557 1
 
0.2%
2552 1
 
0.2%
2492 1
 
0.2%
2491 1
 
0.2%
2476 1
 
0.2%

article_reading_time
Real number (ℝ)

Distinct11
Distinct (%)2.5%
Missing3
Missing (%)0.7%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean5.2113636
Minimum2
Maximum15
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size82.2 KiB
2025-01-08T17:08:52.720056image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile3
Q14
median5
Q36
95-th percentile9
Maximum15
Range13
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation2.2403136
Coefficient of variation (CV)0.42989009
Kurtosis6.4844931
Mean5.2113636
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness2.1416925
Sum2293
Variance5.019005
MonotonicityNot monotonic
2025-01-08T17:08:52.920148image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=11)
ValueCountFrequency (%)
4 119
26.9%
5 112
25.3%
3 65
14.7%
6 57
12.9%
7 31
 
7.0%
9 21
 
4.7%
8 12
 
2.7%
15 10
 
2.3%
2 8
 
1.8%
10 3
 
0.7%
(Missing) 3
 
0.7%
ValueCountFrequency (%)
2 8
 
1.8%
3 65
14.7%
4 119
26.9%
5 112
25.3%
6 57
12.9%
7 31
 
7.0%
8 12
 
2.7%
9 21
 
4.7%
10 3
 
0.7%
11 2
 
0.5%
ValueCountFrequency (%)
15 10
 
2.3%
11 2
 
0.5%
10 3
 
0.7%
9 21
 
4.7%
8 12
 
2.7%
7 31
 
7.0%
6 57
12.9%
5 112
25.3%
4 119
26.9%
3 65
14.7%

article_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size101.7 KiB
None
443 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters1772
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 443
100.0%

Length

2025-01-08T17:08:53.124849image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-08T17:08:53.298921image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 443
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 443
25.0%
o 443
25.0%
n 443
25.0%
e 443
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 1772
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 443
25.0%
o 443
25.0%
n 443
25.0%
e 443
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 1772
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 443
25.0%
o 443
25.0%
n 443
25.0%
e 443
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 1772
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 443
25.0%
o 443
25.0%
n 443
25.0%
e 443
25.0%

article_raw_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size101.7 KiB
None
443 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters1772
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 443
100.0%

Length

2025-01-08T17:08:53.487979image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-08T17:08:53.656750image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 443
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 443
25.0%
o 443
25.0%
n 443
25.0%
e 443
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 1772
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 443
25.0%
o 443
25.0%
n 443
25.0%
e 443
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 1772
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 443
25.0%
o 443
25.0%
n 443
25.0%
e 443
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 1772
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 443
25.0%
o 443
25.0%
n 443
25.0%
e 443
25.0%

article_length
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size100.4 KiB
1
443 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Characters and Unicode

Total characters443
Distinct characters1
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 443
100.0%

Length

2025-01-08T17:08:53.830802image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-08T17:08:54.040866image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 443
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 443
100.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 443
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 443
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 443
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 443
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 443
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 443
100.0%

days_since_published
Real number (ℝ)

Zeros 

Distinct166
Distinct (%)37.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean287.95485
Minimum0
Maximum1548
Zeros9
Zeros (%)2.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size82.2 KiB
2025-01-08T17:08:54.236722image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile2
Q124
median234
Q3500
95-th percentile680.1
Maximum1548
Range1548
Interquartile range (IQR)476

Descriptive statistics

Standard deviation289.5833
Coefficient of variation (CV)1.0056552
Kurtosis2.0787204
Mean287.95485
Median Absolute Deviation (MAD)217
Skewness1.1266297
Sum127564
Variance83858.487
MonotonicityNot monotonic
2025-01-08T17:08:54.498755image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
31 35
 
7.9%
10 26
 
5.9%
24 26
 
5.9%
3 18
 
4.1%
2 18
 
4.1%
17 16
 
3.6%
51 13
 
2.9%
421 12
 
2.7%
408 9
 
2.0%
0 9
 
2.0%
Other values (156) 261
58.9%
ValueCountFrequency (%)
0 9
 
2.0%
2 18
4.1%
3 18
4.1%
8 1
 
0.2%
10 26
5.9%
12 1
 
0.2%
15 1
 
0.2%
17 16
3.6%
20 1
 
0.2%
24 26
5.9%
ValueCountFrequency (%)
1548 1
0.2%
1537 1
0.2%
1532 1
0.2%
1401 1
0.2%
1400 1
0.2%
1253 1
0.2%
1197 1
0.2%
1183 1
0.2%
952 1
0.2%
948 1
0.2%

article_views_daily
Real number (ℝ)

Distinct361
Distinct (%)81.5%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean35.218419
Minimum1.2998873
Maximum563.75
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size82.2 KiB
2025-01-08T17:08:54.789652image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1.2998873
5-th percentile2.3399495
Q12.5718709
median3.8870637
Q322.472222
95-th percentile125.01111
Maximum563.75
Range562.45011
Interquartile range (IQR)19.900351

Descriptive statistics

Standard deviation88.572675
Coefficient of variation (CV)2.5149531
Kurtosis23.947252
Mean35.218419
Median Absolute Deviation (MAD)1.486189
Skewness4.6616541
Sum15601.76
Variance7845.1187
MonotonicityNot monotonic
2025-01-08T17:08:55.025949image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
252 9
 
2.0%
563.75 9
 
2.0%
12 9
 
2.0%
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2.0%
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2.0%
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2.0%
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2.0%
6.333333333 9
 
2.0%
88 9
 
2.0%
5.5 9
 
2.0%
Other values (351) 353
79.7%
ValueCountFrequency (%)
1.29988726 1
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0.2%
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ValueCountFrequency (%)
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0.2%
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0.2%
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0.2%
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103.64 9
2.0%

article_views_monthly
Real number (ℝ)

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Infinite (%)0.0%
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Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size82.2 KiB
2025-01-08T17:08:55.263554image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum38.996618
5-th percentile70.198484
Q177.156127
median116.61191
Q3674.16667
95-th percentile3750.3333
Maximum16912.5
Range16873.503
Interquartile range (IQR)597.01054

Descriptive statistics

Standard deviation2657.1802
Coefficient of variation (CV)2.5149531
Kurtosis23.947252
Mean1056.5526
Median Absolute Deviation (MAD)44.585671
Skewness4.6616541
Sum468052.79
Variance7060606.8
MonotonicityNot monotonic
2025-01-08T17:08:55.514250image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
7560 9
 
2.0%
16912.5 9
 
2.0%
360 9
 
2.0%
3109.2 9
 
2.0%
210 9
 
2.0%
1501.153846 9
 
2.0%
2412.1875 9
 
2.0%
190 9
 
2.0%
2640 9
 
2.0%
165 9
 
2.0%
Other values (351) 353
79.7%
ValueCountFrequency (%)
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0.2%
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0.2%
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0.2%
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0.2%
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0.2%
ValueCountFrequency (%)
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2.0%
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3480 1
 
0.2%
3109.2 9
2.0%

website
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size112.9 KiB
https://www.mybeautifuljob.com
443 

Length

Max length30
Median length30
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Min length30

Characters and Unicode

Total characters13290
Distinct characters20
Distinct categories1 ?
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Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowhttps://www.mybeautifuljob.com
2nd rowhttps://www.mybeautifuljob.com
3rd rowhttps://www.mybeautifuljob.com
4th rowhttps://www.mybeautifuljob.com
5th rowhttps://www.mybeautifuljob.com

Common Values

ValueCountFrequency (%)
https://www.mybeautifuljob.com 443
100.0%

Length

2025-01-08T17:08:55.744878image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-08T17:08:55.924937image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
https://www.mybeautifuljob.com 443
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
t 1329
 
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w 1329
 
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. 886
 
6.7%
b 886
 
6.7%
u 886
 
6.7%
o 886
 
6.7%
m 886
 
6.7%
s 443
 
3.3%
p 443
 
3.3%
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Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 13290
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
t 1329
 
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w 1329
 
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. 886
 
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u 886
 
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o 886
 
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s 443
 
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Most occurring scripts

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Most frequent character per script

(unknown)
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/ 886
 
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s 443
 
3.3%
p 443
 
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33.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
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100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
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/ 886
 
6.7%
. 886
 
6.7%
b 886
 
6.7%
u 886
 
6.7%
o 886
 
6.7%
m 886
 
6.7%
s 443
 
3.3%
p 443
 
3.3%
Other values (10) 4430
33.3%

scraping_date
Date

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
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Missing (%)0.0%
Memory size82.2 KiB
Minimum2025-01-08 16:08:38.882939+00:00
Maximum2025-01-08 16:08:38.882939+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-08T17:08:56.077907image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-08T17:08:56.370496image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

Interactions

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2025-01-08T17:08:39.898391image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
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Missing values

2025-01-08T17:08:44.553962image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2025-01-08T17:08:45.072626image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2025-01-08T17:08:45.376738image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

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https://www.mybeautifuljob.com/delai-de-prevenance-comment-le-calculer/https://www.mybeautifuljob.com/delai-de-prevenance-comment-le-calculer/https://www.mybeautifuljob.com/delai-de-prevenance-comment-le-calculer/delai-de-prevenance-comment-le-calculerDélai de prévenance : comment le calculer ? - My Beautiful JobLe délai de prévenance est une obligation aussi bien pour l’employeur que pour l’employé. Il désigne la durée entre le moment de réception de l’information et son exécution. Il est tout de même susceptible de varier selon un bon nombre de critères. En d’autres termes, le délai de prévenance est un délai qu’il faut à tout prix respecter entre la notification et la concrétisation d’un événement. Il peut concerner une demande de réalisation d’heures supplémentaires ou le respect d’un nombre de jours avant la clôture de période d’essai. Comment le calculer ? Découvrez-le dans cet article. Lire également : Pourquoi faire […]2024-12-08 00:01:00+00:002024-12-08 14:44:06+00:00Justin005Délai de prévenance : comment le calculer ?[]28164.0NoneNone13188.0000002640.000000https://www.mybeautifuljob.com2025-01-08 16:08:38.882939+00:00
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5https://www.mybeautifuljob.com/delai-de-prevenance-comment-le-calculer/https://www.mybeautifuljob.com/delai-de-prevenance-comment-le-calculer/delai-de-prevenance-comment-le-calculerDélai de prévenance : comment le calculer ? - My Beautiful JobLe délai de prévenance est une obligation aussi bien pour l’employeur que pour l’employé. Il désigne la durée entre le moment de réception de l’information et son exécution. Il est tout de même susceptible de varier selon un bon nombre de critères. En d’autres termes, le délai de prévenance est un délai qu’il faut à tout prix respecter entre la notification et la concrétisation d’un événement. Il peut concerner une demande de réalisation d’heures supplémentaires ou le respect d’un nombre de jours avant la clôture de période d’essai. Comment le calculer ? Découvrez-le dans cet article. Lire également : Pourquoi faire […]2024-12-08 00:01:00+00:002024-12-08 14:44:06+00:00Justin005Délai de prévenance : comment le calculer ?28164.0NoneNone13188.0000002640.000000https://www.mybeautifuljob.com2025-01-08 16:08:38.882939+00:009
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7https://www.mybeautifuljob.com/le-salaire-moyen-en-france-en-2021/https://www.mybeautifuljob.com/le-salaire-moyen-en-france-en-2021/le-salaire-moyen-en-france-en-2021Le salaire moyen en France en 2021 - My Beautiful JobDe nombreux indicateurs permettent d’évaluer le salaire moyen aujourd’hui en France. Les statistiques prennent notamment en compte le salaire net annuel et le salaire mensuel brut, deux valeurs qui reflètent l’état des lieux. Nous revenons pour vous sur les données fournies par l’Insee, l’Institut national de la statistique et des études économiques. Plan de l'articleQu’est-ce que le salaire moyen : définitionSalaire net annuel moyen et salaire net annuel médianLe montant du salaire moyen en FranceEvolution du salaire moyen en France sur 20 ans, par sexeUn fossé entre le salaire moyen des femmes et des hommesLe salaire net annuel moyen par […]2024-12-29 00:01:00+00:002024-12-29 14:07:43+00:00Vero002Le salaire moyen en France en 2021277215.0NoneNone110252.0000007560.000000https://www.mybeautifuljob.com2025-01-08 16:08:38.882939+00:009
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9https://www.mybeautifuljob.com/saisir-les-meilleures-opportunites-comment-denicher-une-offre-demploi-en-dordogne/https://www.mybeautifuljob.com/saisir-les-meilleures-opportunites-comment-denicher-une-offre-demploi-en-dordogne/saisir-les-meilleures-opportunites-comment-denicher-une-offre-demploi-en-dordogneSaisir les meilleures opportunités : comment dénicher une offre d'emploi en Dordogne ? - My Beautiful JobLa Dordogne, avec ses paysages pittoresques et son riche patrimoine, attire des chercheurs d’emploi en quête de nouvelles opportunités. Trouver une offre d’emploi dans cette région peut sembler ardu, mais quelques astuces peuvent faire la différence. En premier lieu, pensez à bien connaître le marché local. Les secteurs du tourisme, de l’agriculture et de l’artisanat y sont particulièrement dynamiques. Il est utile de s’appuyer sur les réseaux locaux, tels que les chambres de commerce ou les associations professionnelles, souvent au courant des postes vacants. En combinant ces approches, dénicher une offre d’emploi en Dordogne devient plus accessible. A découvrir également […]2025-01-05 01:54:00+00:00NaTWatsonSaisir les meilleures opportunités : comment dénicher une offre d’emploi en Dordogne ?224.0NoneNone135.500000165.000000https://www.mybeautifuljob.com2025-01-08 16:08:38.882939+00:009